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Enregistrement W2514355341 · doi:10.47678/cjhe.v46i2.185269

The Academic Profession in Canada: Perceptions of Canadian University Faculty about Research and Teaching

2016· article· en· W2514355341 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Bryan Gopaul, Glen A. Jones, Julian Weinrib, Amy Scott Metcalfe, Donald Fisher, Yves Gingras, Kjell Rubenson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYAutonomyPerceptionHigher educationScope (computer science)Medical educationFaculty developmentWork (physics)Graduate studentsPolitical sciencePedagogyPublic relationsPsychologySociologyProfessional developmentMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous scholarly attention to the experiences of faculty members has emphasized the contexts of US institutions, with minimal attention to the experiences of faculty members at Canadian universities. This paper presents the findings of the Canadian component of an international survey that was administered in 19 different jurisdictions to understand the perceptions of faculty members about the nature and scope of changes to academic work. As such, the paper explores the perceptions on research and teaching of full-time faculty members affiliated with Canadian universities. Overall, faculty members revealed that Canadian universities have strong, engaging, and vibrant research and teaching environments, yet there are also areas for improvement. Specifically, findings showed that faculty members perceived considerable autonomy with respect to research activities, despite the increasing need to secure external funding for research. Also, faculty expressed substantial commitment to teaching undergraduate students but a lack of clarity about some issues related to graduate teaching. The survey results provide an important baseline for future studies of Canadian universities and the working conditions of the professoriate in a time of rapid institutional and professional change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0240,008
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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